import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plot


df = pd.read_excel("fin_data_standard.xlsx")   # dataframe格式，需要转化成Array格式
x = df.values
X = np.array(x,dtype='float64')


# 带上路径的读取文件方法
Inputfile = '文件路径'
data = pd.read_excel(Inputfile)

data.columns = ['Z'+i for i in data.columns]  # 表头重命名


"""
    这段代码将聚类分成的类别对应到数据集中，并进行了输出
    以后写聚类的代码时，可以借鉴
"""
"""

r = pd.Series(model.labels_).value_counts()    #统计各个类别的数目
r = pd.DataFrame(model.cluster_centers_)  # 找出聚类中心

klabels = kmodel.labels_     # 得到类别，label为内部变量
print(pd.Series(klabels,index = data.index))  # 输出为序号和对应的类别，以序号拼接列，把类别加到最后面一列
r = pd.concat([data, pd.Series(klabels, index=data.index)], axis=1)  # 详细输出每个样本对应的类别，横向连接（0是纵向），得到聚类中心对应的类别下的数目
r.columns = list(data.columns) + [u'聚类类别']  # 重命名表头  加一列的表头
r.to_excel(outputfile)  # 保存分类结果

"""
